Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Проблема построения математических моделей объектов и задача их идентификации 12
1.1 Ведение 12
1.2 Постановка задачи параметрической идентификации 14
1.3 Алгоритмы параметрической идентификации 17
1.3.1 Метод наименьших квадратов (МНК) 18
1.3.2 Рекуррентные одноточечные алгоритмы 24
1.3.3 Многоточечный рекуррентный алгоритм оценивания параметров линейных моделей, основанный на применении псевдообратных матриц 28
1.4 Алгоритмы стохастической аппроксимации 32
1. 5 Заключение 33
Глава 2 Одноточечные рекуррентные алгоритмы оценивания параметров математических моделей объектов 35
2.1 Введение 35
2.2 Алгоритмы с усреднением результатов измерения входных воздействий и значений выхода 35
2.2.1 Первая модификация алгоритма (1.14) 35
2.2.2 Вторая модификация алгоритма (1.14) 37
2.3 Алгоритмы с использованием разностей и усреднением измерений входных воздействий и значений выхода 38
2.3.1 Третья модификация алгоритма (1.14) 39
2.3.2 Четвертая модификация алгоритма (1.14) 40
2.3.3 Пятая модификация алгоритма (1.14) 40
2.3.4 Шестая модификация алгоритма (1.14) 41
2.4 Алгоритм с применением ортогонализации измерений входных воздействий и значений выхода 42
2.5 Методика проведения экспериментов 43
2.5.1 Формирование входных воздействий 44
2.5.2 Формирование ошибок измерения входных и выходной переменных 45
2.5.2.1 Генерация ошибок измерения с равномерным законом распределения 46
2.5.2.2 Генерация ошибок измерения распределенных по нормальному закону
распределения 48
2.6 Некоторые результаты экспериментальных исследований синтезированных алгоритмов 49
2.6.1 Результаты исследования алгоритмов при отсутствии ошибок измерений 50
2.6.2 Результаты исследований алгоритмов на помехоустойчивость 62
2.5.3 Применение регуляризации как способа повышения помехоустойчивости рассматриваемых алгоритмов 68
2.6 Выводы 71
Глава 3 Моделирование адаптивного регулятора, использующего в качестве алгоритма идентификации рекуррентный многоточечный алгоритм 73
3.1 Введение 73
3.2 Общая структурная схема адаптивной системы управления с подстраиваемой моделью 74
3.3 Постановка задачи рекуррентной адаптивной подстройки оценок параметров математических моделей линейных динамических объектов 76
3.4 Описание модели адаптивного регулятора и методики проведения экспериментов 81
3.5 Некоторые результаты исследований адаптивного регулятора основанного на алгоритме (1.18) и их анализ 88
3.6 Некоторые результаты исследований адаптивного регулятора, использующего в качестве алгоритма идентификации рекуррентный многоточечный алгоритм с ортогонализацией измерений и их анализ 105
3.7 Заключение 117
Глава 4 Результаты применение исследованных алгоритмов при решении практических задач 119
4.1 Введение 119
4.2 Доменная печь как объект контроля и управления 119
4.3 Автоматический контроль основных параметров доменного процесса .. 124
4.4 Задача сжатия данных и ее решение 128
4.5 Некоторые результаты применения рекуррентных одноточечных алгоритмов для оценивания параметров математических моделей контролируемых переменных доменного процесса 137
4.5.1 Постановка задачи рекуррентной подстройки параметров математических моделей доменного процесса 138
4.5.2 Некоторые результаты подстройки параметров тригонометрических полиномов описывающих поведение контролируемых переменных доменного процесса 140
4.5.3 Некоторые результаты подстройки параметров алгебраических полиномов описывающих поведение контролируемых переменных доменного процесса 147
4.6 Применение результатов исследований в учебном процессе 150
4.7 Заключение 157
Заключение 158
Список использованных источников 159
Приложения 167
- Постановка задачи параметрической идентификации
- Формирование ошибок измерения входных и выходной переменных
- Общая структурная схема адаптивной системы управления с подстраиваемой моделью
- Автоматический контроль основных параметров доменного процесса
Введение к работе
Актуальность работы. Современный уровень развития техники характеризуется неуклонным повышением разнообразия и сложности управляемых объектов в проектируемых системах управления. Типичной становится ситуация, когда отсутствует точное математическое описание объекта или с течением времени неизвестным образом происходит изменение его параметров в широких пределах. Без знания закономерностей, которым подчиняются управляемые объекты и процессы, невозможно эффективно ими управлять. Поэтому научное направление, называемое в современной теории автоматического управления, идентификацией объектов (процессов) занимает важное место в теории управления.
В наиболее общем случае задача идентификации объекта включает в себя задачу определения структуры объекта идентификации и задачу идентификации параметров объекта по результатам измерений его входных и выходных переменных. Первая из этих задач возникает в случае, когда структура объекта является неизвестной и требует определения. Со второй из названных задач приходится иметь дело тогда, когда структура объекта предполагается известной и, соответственно, требуется идентифицировать только его параметры.
Несмотря на то, что уже предложено значительное число алгоритмов идентификации, базирующихся на самых разнообразных идеях и подходах, задача разработки новых и совершенствования уже имеющихся актуальна и сегодня. Это обусловлено разнообразием как существующих, так и вновь создаваемых объектов управления, для которых применение имеющихся алгоритмов идентификации не дает требуемых результатов. Существующие алгоритмы идентификации не всегда могут обеспечить достаточно высокую скоростью сходимости, необходимую помехоустойчивость и по малому числу измерений подстраивать имеющуюся модель управляемого объекта. Кроме того, совершенствование средств вычислительной техники и расширение их возможностей позволяют реализовывать все боле сложные
7 алгоритмы идентификации, практическое применение которых ранее было невозможно или ограничено.
Целью настоящей работы является создание рекуррентных алгоритмов оценивания параметров математических моделей технологических объектов, реализуемых в реальном масштабе времени, и их применение при разработке адаптивных систем управления.
Теоретические основы выполнения работы. В работе использованы общие методы теории автоматического управления, современная теория идентификации и моделирования, теория вероятностей и математическая статистика, методы линейной алгебры. При проведении исследований предложенных алгоритмов оценивания использовалась система инженерных расчетов MATLAB 6.5 и ее расширение Simulink, предназначенное для имитационного моделирования моделей, состоящих из графических блоков с заданными параметрами, а также пакет прикладных программ, разработанный автором.
Научная новизна работы. 1) Предложены модификации оптимального одноточечного рекуррентного алгоритма оценивания параметров математических моделей линейных объектов, основанные на усреднении результатов измерений, что позволяет повысить их помехоустойчивость.
2) Предложены модификации оптимального одноточечного
рекуррентного алгоритма оценивания параметров математических моделей
линейных объектов, основанные на ортогонализации и использования
разностей измерений для уточнения параметров моделей, что позволяет
увеличить скорость сходимости вычисляемых оценок параметров.
Разработан алгоритм функционирования адаптивного регулятора, основанный на рекуррентном многоточечном алгоритме оценивания параметров математических моделей с применением псевдообратных матриц и их регуляризации с целью повышения помехоустойчивости.
Разработан алгоритм функционирования адаптивного регулятора, основанный на рекуррентном многоточечном алгоритме оценивания
8 параметров математических моделей с ортогонализацией измерений переменных действующих на входе и выходе объекта управления, что обеспечивает сокращение количества арифметических операций за счет существенного упрощения процедуры псевдообращения получаемой матрицы измерений и, как следствие приводит к существенному повышению быстродействия алгоритма оценивания.
Практическая ценность. Разработанные алгоритмы используются в ЗАО «ЭлеСи» при проведении экспериментальных исследований систем управления и опытно-конструкторских работ, а также натурных испытаний разрабатываемых систем управления. Кроме того, данные алгоритмы могут использоваться в системах контроля теплового состояния доменных печей для решения задач сжатия массивов измерений контролируемых переменных и подстройки параметров их математических моделей.
Результаты работы используются в учебном процессе кафедры информационно-измерительной техники в качестве лабораторных работ «Исследование проекционных рекуррентных алгоритмов оценивания параметров моделей линейных статических объектов» и «Исследование многошаговых рекуррентных алгоритмов оценивания параметров линейных моделей, основанных на применении псевдообратных матриц» по курсу «Адаптивные системы управления и автоматизации».
Основные положения, выносимые на защиту.
Разработанные одноточечные рекуррентные алгоритмы оценивания параметров математических моделей линейных объектов с усреднением результатов измерений;
Разработанные одноточечные рекуррентные алгоритмы оценивания параметров математических моделей линейных объектов, основанные на ортогонализации и использовании разностей измерений для уточнения параметров моделей и обеспечивающие повышение скорости сходимости вычисляемых оценок параметров.
3) Алгоритм функционирования адаптивного регулятора,
использующий в качестве алгоритма идентификации рекуррентный
многоточечный алгоритм с применением псевдообратных матриц и его
экономичную модификацию, основанную на применении процедуры
ортогонализации Грама-Шмидта, а также результаты его моделирования.
4) Результаты применения разработанных одноточечных рекуррентных
алгоритмов при оценивании параметров математических моделей
контролируемых переменных доменного процесса.
Апробация работы. Основные результаты работы отражены в 12 публикациях: 1 статье в журнале, рекомендованном ВАК; 2 статей в сборниках статей, 1 зарегистрированной разработке на правах публикации в информационно-библиотечном фонде РФ, 8 публикациях в сборниках трудов международных, всероссийских и региональных конференций.
Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Четвертой региональной научно-технической конференции студентов и молодых специалистов «Радиотехнические и информационные системы и устройства». - Томск: ТУСУР, 2000; Региональной научно-технической конференции студентов и молодых ученых. «Радиотехнические устройства, информационные технологии и системы управления». - Томск: ТУСУР, 2001; Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации, в науке и производстве». - Новокузнецк: СибГИУ, 2001; Межрегиональной научно-технической конференции «Научная сессия ТУСУР». - Томск: ТУСУР, 2002; Региональной научно-технической конференции «Научная сессия ТУСУР -2003». - Томск: ТУСУР, 2003; Всероссийской научно-практической конференции «Достижения науки и техники - развитию сибирских регионов». - Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2003; Научно-практической конференции «Средства и системы автоматизации». - Томск, 2004; XI международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и
10 молодых ученых «Современные техника и технологии СТТ2005». - Томск: ТПУ, 2005.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Основное содержание изложено на 177 страницах. Содержит 107 рисунков, 14 таблиц и 3 приложения. В диссертационной работе принята двухзначная нумерация формул, таблиц и рисунков отдельно в каждой главе: первая цифра указывает номер главы, вторая - порядковый номер в главе.
В первой главе производится постановка задачи параметрической идентификации линейных объектов. Анализируются некоторые наиболее известные алгоритмы, предназначенные для решения поставленной задачи:
метод наименьших квадратов (МНК);
рекуррентный МНК;
оптимальный одноточечный рекуррентный алгоритм;
4) многоточечный рекуррентный алгоритм оценивания параметров
линейных моделей, основанный на применении псевдообратных матриц;
5) алгоритмы стохастической аппроксимации.
Вторая глава посвящена синтезу и исследованию одноточечных рекуррентных алгоритмов оценивания параметров математических моделей, в основу которых положен оптимальный одношаговый алгоритм. Приводятся некоторые результаты их исследований на скорость сходимости и помехоустойчивость. Предложенные модификации обладают более высокой скоростью сходимости и лучшей помехоустойчивостью, сохраняя при этом основные свойства оптимального одношагового алгоритма.
В третьей главе приводятся результаты синтеза и моделирования адаптивного регулятора предназначенного для управления объектами, описываемыми передаточными функциями первого и второго порядков. В качестве алгоритма оценивания параметров линейных моделей в данном регуляторе используется многоточечный рекуррентный алгоритм (3), основанный на применении псевдообратных матриц. Рассматривается
экономичная модификация многоточечного рекуррентного алгоритма с ортогонализациеи результатов измерений входной и выходной переменных объекта управления. Проводится анализ результатов моделирования.
Четвертая глава посвящена вопросам применения синтезированных алгоритмов для оценивания параметров математических моделей процессов выплавки чугуна, а также результаты решения задачи сжатия массивов измерений контролируемых переменных доменного процесса. Приводятся сведения об использовании результатов диссертационной работы в учебном процессе кафедры информационно-измерительной техники Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники.
В заключении содержится краткая сводка основных результатов работы и выводы.
В приложении приведены документы, подтверждающие результаты внедрения предложенных алгоритмов и результаты некоторых экспериментов.
Постановка задачи параметрической идентификации
При создании системы автоматизированного или автоматического управления любым технологическим объектом или процессом важно знать, каким образом связаны между собой его входные и выходные переменные, Чтобы управлять, необходимо прежде всего знать чем управляешь, т.е. иметь модель объекта, на которой можно «разыграть» последствия предполагаемого управления.
Одним из важных направлений в теории управления, связанным с построением модели на основании наблюдений, полученных в условиях функционирования объекта по его входным и выходным переменным, является идентификация систем. Термин идентификация, появился около 40-ти лет назад. Теории и методам идентификации посвящено значительное число работ, как в отечественной, так и зарубежной литературе [1-18]. Большую роль в развитии теории идентификации сыграли такие известные отечественные ученые, как Н.С. Райбман, ЯЗ. Цыпкин, С.А. Растригин, и другие. Среди зарубежных ученых следует отметить П. Эйкхоффа, Л. Льюнга, Э.Сейджа.
В процессе идентификации должна быть создана модель, которая бы удовлетворяла потребностям управления. Такая модель может и не отражать внутренних механизмов явления. Она должна отражать только качественные или количественные отношения, определенные формальные связи между входом и выходом объекта. Характер и особенности этой связи и составляют основу модели, получаемой в процессе идентификации объекта управления [1-7,13,19-21].
При построении модели необходимо решить, какую модель желательно построить, иначе говоря, необходимо выбрать структуру модели. Во-вторых, необходимо корректно поставить задачу идентификации. Решить, как оценить качество построения модели, выбрать критерий оптимальности, решить, как учесть всю имеющуюся априорную информацию, и на конец, какие вычислительные процедуры использовать при построении модели. Информация о модели должна быть представлена в удобной форме, так как модель должна создавать предпосылки для следующих решений. Если полученная модель слишком сложна, ее полезность становится сомнительной. Относительная простота является главной характеристикой модели. При описании операторов моделей и объектов необходимо прежде всего выделить ряд признаков, которые можно положить в основу их классификации, а именно: динамичность, стохастичность, линейность (нелинейность), дискретность (непрерывность). Определим, что имеется в виду под этими понятиями. Объект называется динамическим, если поведение его выхода зависит не только от входа в текущий момент времени, но и от предыдущих значений входа. Это означает, что объект обладает памятью или инерционностью, которая определяет зависимость выхода от предыстории входа. В противном случае объект называется статическим. Объект называется стохастическим, если поведение его выхода зависит от неконтролируемых входов объекта или сам объект содержит неконтролируемый источник случайных возмущений. В противном случае объект называется детерминированным. Объект называется линейным, если для него выполняется принцип суперпозиции. Согласно этому принципу, при любых двух различных возмущениях, поступающих на входы х1 и х2 объекта, и для любых множителей а,Р выполняется следующее равенство: В противном случае объект считается нелинейным. Объект называется дискретным, если состояние его выходов и входов изменяется или измеряется лишь в дискретные моменты времени. Если же вход и выход изменяются или измеряются непрерывно, то объект называется непрерывным. Таким образом, способ измерения может изменить этот признак объекта [16,19-21] Математические модели могут представлять собой уравнения или системы уравнений: дифференциальные (обыкновенные или в частных производных), интегральные, разностные, алгебраические, тригонометрические и т.д.
Формирование ошибок измерения входных и выходной переменных
Как показывает практика, не всегда удается эффективно решать задачу идентификации параметров технологических объектов для целей управления, применяя только одноточечные рекуррентные алгоритмы. Поскольку эти алгоритмы имеют, вообще говоря, малую скорость сходимости и для получения достаточно точных оценок с их помощью требуется значительное число измерений входных и выходных переменных объекта. В этом случае целесообразнее использовать многоточечные рекуррентные алгоритмы [1-9,26,33].
В данной главе изложены результаты моделирования адаптивного регулятора, в основу которого положен рекуррентный многоточечный алгоритм оценивания параметров линейных моделей основанный на применении псевдообратных матриц (1.18). Данный алгоритм оценивания достаточно подробно описан в первой главе. Он предназначен для оценивания параметров линейных по параметрам моделей, в том числе и разностных уравнений, которыми могут быть описаны различные динамические процессы и объекты. Замечательным обстоятельством здесь является то, что использование разностных уравнений позволяет достаточно просто и с наименьшими затратами формулировать и решать, как задачу подстройки параметров математической модели объекта, являющейся некоторым разностным уравнением, в реальном масштабе времени, так и задачу вычисления управляющих воздействий при минимальных требованиях к вычислительной системе [1-9,45-49].
Общая структурная схема адаптивной системы управления с подстраиваемой моделью В предельно укрупненном и упрощенном виде структурная схема адаптивной системы управления с подстраиваемой моделью объекта управления, имеющей вид разностного уравнения, представлена на рисунке 3.1 [1,8,15,22,45,46,49,50]. На схеме приняты следующие условные обозначения: v,- значения неконтролируемых возмущений, действующих на объект; yt - измеренное значение выхода объекта; ut - значения управляющего воздействия, подаваемого на объект; узад - заданное желаемое нами по каким-либо причинам значение выхода объекта; at - оценки параметров а математической модели объекта; / - время. Из рисунка видно, что в отличие от традиционных (неадаптивных) систем управления, включающих в свой состав только объект управления (ОУ) и управляющее устройство (УУ), в рассматриваемую систему входит еще один блок, так называемый идентификатор. Данный блок в процессе функционирования объекта, используя имеющиеся значения управляющего воздействия ut,ut_vut_2,..., измеренные значения выхода объекта yt,yt_vyt_2,... и имеющиеся оценки ам параметров а непрерывно вычисляет новые оценки а, данных параметров а математической модели объекта и передает их в блок УУ. Используя эти оценки УУ формирует управляющие воздействия и, и передает их на исполнительные устройства. Заметим, что схема представленная на рисунке 3.1 в зависимости от используемого алгоритма идентификации может быть применена для управления как статическими, так и динамическими объектами. При этом и те другие могут быть как линейными так и не линейными. Основное предназначение идентификатора состоит в том, чтобы по мере поступления в систему значений выхода объекта у, и управляющих воздействий и, уточнять оценки параметров объекта. Наличие системы слежения за меняющимися параметрами нестационарного объекта делает всю систему существенно менее чувствительной к изменениям объекта. Как известно [2,22], подобные системы получили название систем с двойной инвариантностью, поскольку они нечувствительны не только к возмущениям vp но и к изменению передаточных функций каналов, по которым действуют эти возмущения. Рассмотрим более подробно процесс функционирования данной системы, сущность и содержание которого заключаются в следующем. На каждом ґ-ом такте управления, где t дискретные и равноотстоящие друг от друга моменты времени и принимающие значения / = 1,2,..., производятся измерения значений yt и и,, и их передача в блок подстройки параметров математической модели ОУ - идентификатор. На основе поступивших значений yt, ut и уже хранящихся в нем значений yt_vyt_2,..., ut_vut_2,..., поступивших в него в предыдущие моменты времени t-l,t-2,..., в данном блоке осуществляется уточнение вектора оценок ам неизвестных параметров объекта а с помощью некоторого алгоритма оценивания. Затем полученные новые оценки at передаются в управляющее устройство (УУ). На основе поступивших в УУ оценок at и измеренных значений yt и ut, а также с учетом заданного значения зад в данном блоке осуществляется вычисление управляющих воздействий ut+1 и передача их на исполнительное устройство. На этом -ый такт функционирования рассматриваемой системы завершается и начинает реализовываться ґ + 1-ьій такт ее функционирования, на котором изложенная выше последовательность операций полностью повторяется. Далее рассматривается один из возможных вариантов реализации адаптивного регулятора построенного по описанной выше схеме. В качестве алгоритма идентификации будет использоваться рекуррентный многоточечный алгоритм с применением псевдообратных матриц, представленный равенством (1.18) и его экономичная модификация с ортогонализацией измерений входных переменных.
Общая структурная схема адаптивной системы управления с подстраиваемой моделью
В предельно укрупненном и упрощенном виде структурная схема адаптивной системы управления с подстраиваемой моделью объекта управления, имеющей вид разностного уравнения, представлена на рисунке 3.1 [1,8,15,22,45,46,49,50]. На схеме приняты следующие условные обозначения: v,- значения неконтролируемых возмущений, действующих на объект; yt - измеренное значение выхода объекта; ut - значения управляющего воздействия, подаваемого на объект; узад - заданное желаемое нами по каким-либо причинам значение выхода объекта; at - оценки параметров а математической модели объекта; / - время. Из рисунка видно, что в отличие от традиционных (неадаптивных) систем управления, включающих в свой состав только объект управления (ОУ) и управляющее устройство (УУ), в рассматриваемую систему входит еще один блок, так называемый идентификатор. Данный блок в процессе функционирования объекта, используя имеющиеся значения управляющего воздействия ut,ut_vut_2,..., измеренные значения выхода объекта yt,yt_vyt_2,... и имеющиеся оценки ам параметров а непрерывно вычисляет новые оценки а, данных параметров а математической модели объекта и передает их в блок УУ. Используя эти оценки УУ формирует управляющие воздействия и, и передает их на исполнительные устройства. Заметим, что схема представленная на рисунке 3.1 в зависимости от используемого алгоритма идентификации может быть применена для управления как статическими, так и динамическими объектами. При этом и те другие могут быть как линейными так и не линейными. Основное предназначение идентификатора состоит в том, чтобы по мере поступления в систему значений выхода объекта у, и управляющих воздействий и, уточнять оценки параметров объекта. Наличие системы слежения за меняющимися параметрами нестационарного объекта делает всю систему существенно менее чувствительной к изменениям объекта. Как известно [2,22], подобные системы получили название систем с двойной инвариантностью, поскольку они нечувствительны не только к возмущениям vp но и к изменению передаточных функций каналов, по которым действуют эти возмущения. Рассмотрим более подробно процесс функционирования данной системы, сущность и содержание которого заключаются в следующем. На каждом ґ-ом такте управления, где t дискретные и равноотстоящие друг от друга моменты времени и принимающие значения / = 1,2,..., производятся измерения значений yt и и,, и их передача в блок подстройки параметров математической модели ОУ - идентификатор. На основе поступивших значений yt, ut и уже хранящихся в нем значений yt_vyt_2,..., ut_vut_2,..., поступивших в него в предыдущие моменты времени t-l,t-2,..., в данном блоке осуществляется уточнение вектора оценок ам неизвестных параметров объекта а с помощью некоторого алгоритма оценивания. Затем полученные новые оценки at передаются в управляющее устройство (УУ). На основе поступивших в УУ оценок at и измеренных значений yt и ut, а также с учетом заданного значения зад в данном блоке осуществляется вычисление управляющих воздействий ut+1 и передача их на исполнительное устройство. На этом -ый такт функционирования рассматриваемой системы завершается и начинает реализовываться ґ + 1-ьій такт ее функционирования, на котором изложенная выше последовательность операций полностью повторяется. Далее рассматривается один из возможных вариантов реализации адаптивного регулятора построенного по описанной выше схеме. В качестве алгоритма идентификации будет использоваться рекуррентный многоточечный алгоритм с применением псевдообратных матриц, представленный равенством (1.18) и его экономичная модификация с ортогонализацией измерений входных переменных.
Автоматический контроль основных параметров доменного процесса
Материалы подаются к ДП скиповыми подъемниками с опрокидывающимися ковшами, доставляющими агломерат, кокс и другие добавки к засыпному устройству. Засыпное устройство доменной печи состоит из двух поочередно опускающихся конусов. Для равномерного распределения материалов на колошнике печи малый конус с цилиндром после каждой засыпки поворачивается на заданный угол.
В верхней части горна располагаются фурменные отверстия (20 шт.), через которые в печь подается под давлением 1,8-3 атм. горячий, обогащенный кислородом воздух при температуре 900—1200 С. Нагрев этой массы кислородно-воздушной смеси осуществляется попеременно в трех цилиндрических башенных воздухонагревателях.
Жидкий чугун выпускается каждые 3-4 ч поочередно через две или три летки, которые для этого вскрываются с помощью электробура. Выливающийся из печи чугун выносит с собой и шлак, находящийся над ним в печи. Чугун направляется по желобам литейного двора в чугуновозные ковши, расположенные на железнодорожных платформах. Шлак, выливающийся с чугуном, предварительно отделяется от чугуна в желобах с помощью гидравлических запруд и направляется в шлаковозы. Кроме того, значительную часть шлака обычно выпускают из доменной печи до выпуска чугуна через шлаковую летку. После выпуска чугуна летка закрывается путем ее забивки пробкой из огнеупорной глины с помощью пневматической пушки [62-64].
Печь монтируют в прочном сварном стальном кожухе, интенсивно охлаждаемом водой. Внутри печь выкладывают высококачественным шамотным кирпичом, а отдельные части печи делают из прессованных углеродистых блоков. Толщина боковых стенок печи в отдельных местах превышает 1,5м, а лещади — 4м.
Условно процесс, протекающий в доменной печи, можно разделить на следующие этапы: горение углерода топлива; разложение компонентов шихты; восстановление окислов; науглероживание железа; шлакообразование.
Доменный процесс как объект автоматизированного управления является многоемкостным с наличием нелинейных связей между контролируемыми параметрами. Контролируемые и регулируемые параметры доменной плавки сосредоточены на входах и выходах (колошник и низ печи), а возмущения могут возникать в любой точке рабочего пространства в печи. Управление процессом плавки осуществляется на колошнике путем изменения условий загрузки, управление «сверху» и путем изменения параметров дутья, управление «снизу» рисунок 4.2.
Порядок загрузки материалов Распределение материалов по периметру шахты Давление на колошнике 1) большие массы перерабатываемого под давление сырья, потоков энергоресурсов и тепла; 2) весьма значительное многообразие физико-химических процессов, составляющих в своей совокупности процесс функционирования ДП и обеспечивающих получение чугуна; 123 4) большая размерность различного рода воздействия, оказывающих влияние на процесс функционирования ДП и свойства выплавляемого в ней чугуна; 5) сложный и недостаточно изученный характер зависимостей между входными и выходными переменными, характеризующими процессы функционирования ДП и получаемых на ее выходе чугуна, шлака и колошниковых газов; 6) существенная нестационарность статических и динамических характеристик, описывающих количественные связи между переменными ДП; 7) заметный уровень помех и возмущений, оказывающих влияние на протекание процессов функционирования ДП и физико-химические свойства получаемых на ее выходе чугуна, шлака и колошниковых газов; 8) значительная инерционность протекающих в ДП процессов тепло- и массообмена между ее составляющими и перерабатываемыми в нем материалами; 9) ограниченное число датчиков и измерительных устройств, предназначенных для измерения значений переменных, характеризующих функционирование ДП; 10) практическая недоступность для измерений значений многих переменных, описывающих процессы получения чугуна в ДП и отдельных стадий данных процессов; И) недопустимо большие запаздывания поступающих в систему управления измеренных значений переменных ДП, характеризующих протекающие в ДП физико-химические процессы и полученные на ее выходе чугун, шлак и колошниковые газы. 12) существенная распределенность по объему печи протекающих в ней процессов тепло- и массообмена, а также химических реакций, реализующих процессы превращения железной руды в чугун, шлак и колошниковые газы; 13) жесточайшие требования к соблюдению предусмотренных технологической документацией режимов функционирования ДП, исключающих возможность возникновения различного рода аварийных ситуаций и их крайне негативные производственно-технологические и социально-экономических последствий и потерь; 14) весьма значительные затраты, связанные с проведение ремонтно восстановительных работ по поддержанию оборудования ДП в рабочем состоянии и высокие требования к соблюдению предусмотренных технологической документацией режимов функционирования ДП, обеспечивающих максимально возможную длительность межремонтных периодов.
